1.27碎片

考虑并推荐针对当前保护区内不同区域的具体政策和管理策略，这些政策和策略应既保护野生动植物和其他自然资源，同时平衡居住在该地区的人们的利益。这些政策和策略应有助于减轻居住在保护区附近的人们所经历的失去机会的影响，同时最小化动物与被吸引到保护区的人们之间的负面互动。
 

制定并描述一种确定哪些政策和管理策略将产生最佳结果的方法。你的报告应讨论如何对你的方法中的结果进行排名和比较。务必包括用于预测动物与人类之间互动以及保护区内外地区的经济影响的模型的描述和分析。

• 针对你提出的计划，提供有关将由你的建议导致的长期趋势的预测。分析并提供对可能的长期结果的确定性和影响的估计。你还应该描述你的方法如何适用于其他野生动物管理区域。

最后，为肯尼亚旅游和野生动物委员会提供一份两页的非技术性报告，讨论你提出的计划及其对保护区的价值

构建了一个基于网络的评估模型，描绘了马塞马拉保护区的情况。该模型由四个部分组成，包括野生动物保护、自然资源保护、当地财务利益和动物旅游相互作用。这些部分是相互依存的，并通过各种变量相互关联。使用归一化后的分数（从零到一）来衡量每个部分的福祉，较高的分数表示表现更好。为了确定不同土地类型中四个部分的权重，我们采用层次分析过程（AHP）计算每个部分的具体参数。加权得分被总结为目标的最终分数。这个最终分数考虑了所有部分以其确定的权重来衡量马塞马拉保护区的福祉。

  将马塞马拉保护区划分为三种不同的土地类型：核心野生动物保护区、人类定居区和牲畜放牧区。根据其主要功能，为每种土地类型提出了三种政策。为了分析不同政策之间的相互作用，将给定土地类型中的三种政策组合起来产生二十四种政策场景。选择最终分数最高的情景作为我们的最佳政策。

根据先前的数据和研究，使用线性和指数回归分析确定输入变量的未来趋势。这些趋势可以影响长期结果。对政策的未来结果进行了二十年的预测。为了通过错误的参数减小误差，在模型中应用了随机残差来捕捉未观察到的异质性。遵循正态分布的随机生成的随机元素，提高了未来预测的精度和真实性。

结果显示，野生动物保护区的最佳政策是执行狩猎配额、增加放牧罚款和限制旅游的组合。关注人类定居区，大多数年份最好的政策是提供保护工作机会，结合建立桥接组织。在牲畜放牧区，产生最高分数的情景是三种政策的组合或限制牲畜放牧和控制入侵物种的组合。这些政策可以极大地增强保护区的福祉，为野生动物和人类带来长期的利益。

对于问题1，我们将马赛马拉大致划分为36个网格，以便进行建模，考虑了其当前的自然资源和野生动物分布。对于每个网格，我们选择建立四个功能区之一：野生动物保护区、农业区、狩猎区或旅游区。为了平衡该地区野生动物和人类的利益，我们提出了生态和经济利益的概念和计算方法，并将它们的最大值作为目标函数。我们建立了基于双目标规划的马赛马拉资源分配策略模型。约束条件包括：

（1）生态效益的大小限制了功能区的类型；

（2）游客数量的限制；

（3）居民收入的保障等。使用Lingo软件，我们计算了3个场景。以场景2为例：建立13个野生动物保护区、13个农业区、2个狩猎区和9个旅游区。

对于问题2，为了确定产生最佳结果的管理解决方案，我们开发了模型II：基于Dijkstra的最小互动模型和经济影响评估模型。我们指定了四种类型的互动，类似于四个功能区之间的影响关系，并确定了有向图中路径的权重。基于问题1解的三个场景，我们使用改进的Dijkstra算法分别计算了每个场景的互动影响，同时考虑了马赛马拉地区的经济发展水平，计算了三个场景的经济利益分别为141,274.438美元、154,948.974美元和130,180.760美元（单位：百万）。结果显示，场景2具有最佳的互动和经济效益。因此，场景2是最佳选择。
NGSA-II

多目标优化